Optimizing the Acquisition and Analysis of Confocal Images for Quantitative Single‐Mobile‐Particle Detection
Notice bibliographique
Résumé
Quantification of the fluorescence properties of diffusing particles in solution is an invaluable source of information for characterizing the interactions, stoichiometry, or conformation of molecules directly in their native environment. In the case of heterogeneous populations, single-particle detection should be the method of choice and it can, in principle, be achieved by using confocal imaging. However, the detection of single mobile particles in confocal images presents specific challenges. In particular, it requires an adapted set of imaging parameters for capturing the confocal images and an adapted event-detection scheme for analyzing the image. Herein, we report a theoretical framework that allows a prediction of the properties of a homogenous particle population. This model assumes that the particles have linear trajectories with reference to the confocal volume, which holds true for particles with moderate mobility. We compare the predictions of our model to the results as obtained by analyzing the confocal images of solutions of fluorescently labeled liposomes. Based on this comparison, we propose improvements to the simple line-by-line thresholding event-detection scheme, which is commonly used for single-mobile-particle detection. We show that an optimal combination of imaging and analysis parameters allows the reliable detection of fluorescent liposomes for concentrations between 1 and 100 pM. This result confirms the importance of confocal single-particle detection as a complementary technique to ensemble fluorescence-correlation techniques for the studies of mobile particle.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».